Microsoft escalará Azure Maia a despliegues multi-gigavatios a partir de 2027
Microsoft anunció 2026-10-12 que escalará su familia de aceleradores de IA personalizados Azure Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027, posicionando a Maia como el principal sistema de inferencia para productos y servicios de Microsoft. El anuncio, publicado por Scott Guthrie en el blog oficial de Microsoft, confirmó que Azure Maia 200 ahora está sirviendo cargas de trabajo en producción e introdujo el sistema Maia 300 de próxima generación.
Maia 200 en producción en tres continentes
Según el anuncio del 12 de octubre, Maia 200 actualmente está atendiendo cargas de producción de Microsoft Copilot y apoyando el desarrollo de modelos de próxima generación por parte del equipo de MAI. El sistema se despliega en Estados Unidos, Europa y Australia. Microsoft informó que Maia 200 ofrece hasta 1.7 veces más tokens por vatio para capacidades de IA integradas en las experiencias de Microsoft Teams, Copilot y Cowork en comparación con lo que la compañía describió como infraestructura líder de GPU. Se planea que GitHub Copilot y Microsoft Foundry sigan el proyecto antes de finales de 2026.
El sistema Maia 200 ejecuta modelos OpenAI, los propios modelos MAI de Microsoft y familias líderes de modelos de código abierto, según la entrada del blog. Microsoft introdujo por primera vez Maia 200 el 2026-01-26, describiéndolo como un acelerador de IA construido para inferencia con 216 GB de memoria HBM3e y 7 TB/s de ancho de banda de memoria.
Arquitectura y especificaciones de Maia 300
Maia 300, anunciado 2026-10-12, está diseñado para razonamiento de contexto largo, experiencias conversacionales sensibles a la latencia y tareas agentes sostenidas de varios pasos. Microsoft afirmó que espera que Maia 300 entregue un 40 por ciento más de tokens por megavatio en comparación con los principales sistemas basados en GPU. En una configuración completa de acelerador de 96, la empresa informó que Maia 300 ofrece hasta siete veces el rendimiento de tokens a escala de rack que Maia 200.
El sistema Maia 300 cuenta con pilas ocho HBM4 que proporcionan 18.0 TB/s de ancho de banda de memoria pico dentro de una potencia térmica de diseño (TDP) de 950 vatios, según las especificaciones de Microsoft publicadas en octubre de 12. La arquitectura utiliza un diseño multichiplet que separa las funciones de computación, controlador de memoria y E/S, con chiplets de cómputo construidos sobre el nodo de proceso N2P de TSMC. Los sistemas de rack Maia 300 reúnen aceleradores de 96 dentro de un límite de potencia de 167 kilovatios, entregando 27.6 TB de capacidad HBM y 1.7 PB/s de ancho de banda HBM agregado a lo largo de un dominio de escalado de alta velocidad, informó Microsoft.
El sistema está diseñado con lo que Microsoft describió como una arquitectura de flujo de datos definida por software y optimización del kernel asistida por IA para maximizar la localidad y reducir el movimiento de datos. El soporte para formatos avanzados de baja precisión, incluyendo MXFP4 mejorados, está pensado para reducir los requisitos de memoria y ancho de banda tanto para el almacenamiento de caché de cálculo como de clave-valor.
Escala de varios gigavatios y cronología de producción
Microsoft declaró que Maia 300 comenzará los despliegues en producción en 2027 de , cuando la empresa planea escalar la familia Azure Maia a despliegues de varios gigavatios. El anuncio describió Azure Maia como un componente fundamental del enfoque de Microsoft para lo que la compañía denominó "Transformación Frontera", enfatizando la elección de modelos y silicio en una plataforma abierta y heterogénea.
Scott Guthrie escribió en la entrada del blog de octubre del 12 que los conocimientos obtenidos de la escala de los servicios IA de Microsoft permiten co-diseñar sistemas de hardware y aplicaciones de software para optimizar casos de uso reales. Afirmó que la experiencia ejecutando modelos y servicios de IA en Maia 200 influyó directamente en el diseño de Maia 300. Las generaciones de dos están diseñadas para soportar trabajo agente en varios pasos para GitHub, modelos a escala en la nube para Microsoft Foundry, inferencia y generación de datos para el equipo de MAI, e interacciones sensibles a la latencia para Dragon Copilot para reducir la carga administrativa de los clínicos, según el anuncio.
Las comparaciones de eficiencia y rendimiento de Microsoft son afirmaciones reportadas por los proveedores basadas en las pruebas y proyecciones internas de la compañía. El anuncio hizo referencia a un documento técnico sobre Maia 300 detalles arquitectónicos disponibles en el blog de Azure. Se espera que Microsoft Ignite 2026, programado para el próximo mes en San Francisco, proporcione información adicional sobre la estrategia IA la empresa y las tendencias de adopción tecnológica.
Fuente: blogs.microsoft.com.